在计算机视觉领域,实例分割是一个很重要的研究主题,在地理信息系统、医学影像、自动驾驶、机器人等领域有着很重要的应用技术支持作用,具有十分重要的研究意义。

本文综述基于实例分割的最新进展和发展历程,首先介绍了实例分割的基本逻辑,总结了目前主要研究方法及其原理和网络架构,对已发表的主流实例分割方法进行分析,最后对实例分割任务目前面临的问题以及未来的发展趋势做出了分析,并针对所面临的问题提出了一些切实可行的解决思路。

一、实例分割的介绍

图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域,使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性,而在不同区域间表现出明显的不同。如下图所示:

目标检测是识别图像中存在的内容和检测其位置,如下图,以识别和检测人(person)为例:

语义分割是对图像中的每个像素打上类别标签进行分类,如下图所示:

实例分割是

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